論文の概要: Leveraging Community and Author Context to Explain the Performance and Bias of Text-Based Deception Detection Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.13490v1
• Date: Tue, 27 Apr 2021 21:49:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-02 06:29:55.942214
• Title: Leveraging Community and Author Context to Explain the Performance and Bias of Text-Based Deception Detection Models
• Title（参考訳）: コミュニティと著者のコンテキストを活用したテキストに基づく誤読検出モデルの性能とバイアス
• Authors: Galen Weld, Ellyn Ayton, Tim Althoff, and Maria Glenski
• Abstract要約: オンラインコミュニティで共有されている偽ニュースは、NLPモデルで検出することができる。 我々は,オンラインコミュニティの特徴と著者を用いて,ニューラルネットワークの騙し検出モデルの性能を説明する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.428095289290804
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Deceptive news posts shared in online communities can be detected with NLP models, and much recent research has focused on the development of such models. In this work, we use characteristics of online communities and authors -- the context of how and where content is posted -- to explain the performance of a neural network deception detection model and identify sub-populations who are disproportionately affected by model accuracy or failure. We examine who is posting the content, and where the content is posted to. We find that while author characteristics are better predictors of deceptive content than community characteristics, both characteristics are strongly correlated with model performance. Traditional performance metrics such as F1 score may fail to capture poor model performance on isolated sub-populations such as specific authors, and as such, more nuanced evaluation of deception detection models is critical.
• Abstract（参考訳）: オンラインコミュニティで共有されている偽ニュース記事はNLPモデルで検出でき、近年ではそのようなモデルの開発に焦点が当てられている。 本研究では、オンラインコミュニティの特徴(コンテンツが投稿されている状況と状況)を用いて、ニューラルネットワークの偽装検出モデルの性能を説明し、モデルの正確さや失敗によって不均衡に影響を受けるサブ人口を特定する。 我々は、誰がコンテンツを投稿しているか、どのコンテンツが投稿されているかを調べる。 著者特性は, コミュニティ特性よりも, 偽装コンテンツの予測因子として優れているが, どちらの特性もモデル性能と強く相関していることがわかった。 F1スコアのような従来のパフォーマンス指標は、特定の著者のような孤立したサブポピュレーション上での貧弱なモデルパフォーマンスを捉えることに失敗する可能性がある。

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